Design of algorithm for segmentation of speech utterances in patients with Huntington's disease

Tato diplomová práce se zabývá problematikou diagnostiky hypokinetiské dysartrie jako prvotní příznak Huntingtonovi nemoci (HN). K vyhodnocování kvality řečového aparátu jsou používány řečové diadochokinetické (DDK) úlohy, založené na rychlém opakování slabik /pa/-/ta/-/ka/. Hlavním tématem je realizace algoritmu pro segmentaci patologických promluv pacientů trpící touto nemocí. Metoda předpokládá, že řeč obsahující explozívy, vokály a části bez řečové aktivity lze považovat za multimodální směs normálních rozdělení parametrů počtu průchodů nulou, spektrální entropie, vlnové transformace či rozptylu autokorelační funkce, tzv. směs Gaussovských rozdělení (Gaussian Mixture Model - GMM). Pro klasifikaci parametrů je využito GMM-algoritmu. Výstupem algoritmu jsou hranice jednotlivých explozív, vokálů a částí bez řečové aktivity. Dále jsou segmenty hodnoceny vhodnými řečovými příznaky, podle kterých jsou odlišeny nahrávky zdravého člověka od pacienta s HN.This thesis deals with problem of diagnosis hypokinetic dysarthria in Huntington's disease (HD). To evaluate the quality of the speech apparatus are used speech diadochokinetic (DDK) tasks, based on the repetition of syllables /pa/-/ta/-/ka/. Main aim is implementation of the algorithm for segmentation pathological utterances of patients suffering from HD. The method assumes that speech comprising plosives, vocals and parts without speech activity is considered to be multi-modal mixture normal distribution of zero-crossing rate, spectral entropy, wavelet transform, or variance of autocorrelation function, ie. Gaussian Mixture Model - GMM. The method sequentially estimates parameters of individual classes using the GMM-algorithm. Plosives, vocals, and parts without speech activity boundaries are outputs of the algorithm. Segmented utterances are evaluated appropriate speech symptoms. These symptoms distinguish records of healthy people form patients with HD

Processing of Signals from Fiber-Optic Bragg Grating Sensors for Respiratory Activity Monitoring

Tato práce se zabývá zpracováváním signálů získaných z vyvíjeného senzoru složeného z optického vlákna s implementovanou braggovskou mřížkou. Ke zpracování byly použity 3 metody pokročilého zpracování dat. Jedná se o empirickou modální dekompozici, Savitzky-Golay filtr a metodu založenou na vlnkové transformaci. Použití metod ke zpracování signálů hraje zásadní roli v následné analýze signálů, při které jsou extrahovány časové pozice zaznamenaných nádechů. Výsledné hodnoty jsou následně porovnávány s referenčními hodnotami, jenž byly získány extrakcí časových hodnot nádechů z referenčního signálu naměřeného hrudním pásem využívajícího piezoelektrický senzor. Cílem práce je posoudit, jestli vyvíjený optovláknový senzor dosahuje v porovnání s referenčním měřidlem dostatečných výsledků a porovnat mezi sebou použité metody pokročilého zpracování signálů. Výsledné algoritmy pro zpracování a analýzu signálů a následné hodnocení výsledků jsou implementovány do uživatelské aplikace, která zajištuje uživatelsky přehledné a intuitivní prostředí, ve kterém je uživatel schopen jednoduše měnit důležité parametry, na kterých závisí funkce jednotlivých metod. Nejefektivnější metodou pro zpracovávání signálů byl v tomto případě Savitzky Golay filtr, který dosahoval nejlepších průměrných výsledků přesnosti.This thesis deals with the processing of signals obtained from the developed sensor composed of optical fiber with implemented Bragg grating. 3 methods of advanced data processing were used for processing. These are the empirical modal decomposition, the Savitzky-Golay filter and the wavelet transform method. The use of signal processing methods plays a crucial role in the subsequent signal analysis, in which the time positions of the recorded breaths are extracted. The resulting values are then compared with reference values obtained by extracting breath time values from a reference signal measured by the chest band using a piezoelectric sensor. The aim of this work is to assess whether the developed fiber optic sensor achieves sufficient results in comparison with the reference meter and to compare the methods of advanced signal processing. The resulting algorithms for signal processing, analysis and subsequent evaluation of results are implemented in a user application that provides a user-friendly and intuitive environment in which the user is able to easily change important parameters on which the functions of individual methods depend. The most efficient method for signal processing in this case was the Savitzky Golay filter, which achieved the best average accuracy results.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

MR image processing

Předmětem této bakalářské práce je seznámit se s metodami zpracování obrazů snímaných technikami nukleární magnetické rezonance. Jsou zde popsány postupné kroky při digitalizaci signálu na obrazová data. Ale při zpracovávání vzniká prakticky vždy ve snímcích rušivá složka a to především šum, který způsobuje znehodnocení obrazu. Proto je bakalářská práce dále zaměřena převážně na odstranění přítomných rušivých složek. Využívá k tomu v dnešní době hojně se rozšiřující vlnkovou transformaci, která je realizována bankou číslicových filtrů. Následná experimentální část se zabývá návrhem filtrační metody snímků z magnetické rezonance, nejvhodnějším nastavením parametrů pro vlnkovou transformaci, ukázkou rozložení snímku na mapu magnetického pole a následným porovnáváním výsledků.The subject of this bachelor's thesis is to become familiar with the methods of processing image acquired by techniques of nuclear magnetic resonance. It describes the gradual steps in the digitizing of the signal to the image data. But in the process a disturbing component is almost always created in the image, in particular noise, which causes image devaluation. Therefore, further work is focused mainly on eliminating present disturbing components. For the noise elimination, the widely used wavelet transformation is applied, which is implemented by banks of digital filters. The experimental part of this work deals with design of MR filtering method, optimal filtering parameters setting, decomposition of images into magnetic field map, and subsequent comparison of results obtained.

Advisory system for engine knock detection

Tato práce se zabývá jevem klepání u zážehových motorů. Jedná se o jev, který vznikne "špatným" spálením směsi ve spalovací komoře motoru, které může vést až k jeho zničení. Rozkmitání pístu v důsledku tohoto jevu je na relativně stálé frekvenci, neboť je dáno především jeho mechanickými rozměry. Cílem této práce je klepání a jeho frekvenci detekovat pomocí akcelerometrů namontovaných poblíž spalovací komory. Součástí této práce je knihovna poradního systému s programem, který jí volá. To umožňuje zobrazení frekvenčních charakteristik potřebné k detekci klepání a jeho frekvence.This thesis is focused on the phenomenon of knocking in spark-ignition engines. Knocking is caused by the "bad" burning of the air-fuel mixture in the combustion chamber of the engine. It can lead to its destruction. Oscillation of a piston caused by knocking appears on relatively constant frequency because it is mainly due to its mechanical dimensions. The object of this thesis is to detect the knocking and its frequency using accelerometers mounted near the combustion chamber. The main part of this thesis is the library of the advisory system with the program that calls it. This allows it to display the frequency characteristics required to detect knocking and its frequency

Defibrillator

Bakalářská práce je rozdělena do šesti tematických okruht. Na začátku se zabýváme anatomií srdce, neboť ta je dtleţitá zejména k dobrému pochopení činnosti srdečního svalu. V následující kapitole shrnujeme srdeční činnost jak z hlediska biologického, tak z hlediska elektrické aktivity, jenţ při jeho činnosti vzniká. Následně je nutno rozebrat moţné nebezpečné stavy vznikající při srdeční činnosti a jejich řešení bez pomoci elektrického výboje a s jeho pomocí. Nejdtleţitější části celé práce je defibrilátor samotný. Nejprve si shrneme teoretické poznatky a poté se zaměříme na návrh externího defibrilátoru, jako přístroje určeného pro pouţití profesionálním zdravotnickým personálem nebo laickou veřejností. Závěrem je nutno uvést upozornění plynoucí ze zacházení s elektrickým proudem, na která je nutno brát zřetel.This bachelor thesis is devided to six thematic areas. At the beginning we deal with the anatomy of the heart, as it is especially important for a good understanding of cardiac muscle activity. In the following part I summarize the heart activity in terms of both biological and of electrical activity, that occurs during its operations. Furthermore, it is necessary to analyze the potentially dangerous conditions occurring during heart aktivity and their solutions with the help of electrical discharge and without it. The most important part of the whole work is a defibrillator itself. First, I summarize the theoretical knowledge and then I focus on the design of an external defibrillator, a device intended for use by professional medical personnel or by the general public. Finally, it is important to note warnings resuting from manipulating with electrical current.

Processing of images of early spruce needles scanned by MR technology

Semestrální projekt se zabývá filtrací obrazů snímaných při nukleární magnetické rezonanci (NMR) a její uplatnění v praxi. Práce obsahuje popis principu nukleární magnetické rezonance, číslicových filtrů, základní struktury bank číslicových filtrů, teorii Vlnkové transformace a popis výpočtu poměru signál/šum v obraze. Základy filtrace MR signálu jsou srhnuty v teoretické části práce. V experimentální části práce jsou popsány vytvořené filtrační metody navržené pro odstranění šumu, vytvořené v programovém prostředí Matlab. Metody jsou založeny na Vlnkové transformaci, bankách filtrů s vhodně zvolenými prahovacími technikami. Účinnost navržených metod byla ověřena na 2D obrazech sejmutých na MR tomografu Ústavu přístrojové techniky Akademie věd v Brně.This semester project deals with filtering of the images detected by use of NMR obtained by NMR application measurement of nuclear magnetic resonance (NMR). This thesis includes the theory of nuclear magnetic resonance, digital filters, basic digital filter banks structures, theory of Wavelet transformation and description of Signal to Noise Ratio calculation. Basic procedure of the MR signal denoising is summarized in the theoretical part of the thesis. The denoising of the images detected by nuclear magnetic resonance is described. In experimental part filtering methods for images denoising are described, which are implemented in program Matlab. These methods are based on Wavelet transformation, digital filter banks with proper thresholding. Effectiveness of filtering methods designed was verified on 2D NMR images. All of these 2D images were measure on MR tomography in the Institute of Scientific Instruments Academy of Science of the Czech Republic in Brno.